V tomto kontextu za srovnatelné období lze uvažovat o začátku 21. století, který s sebou přinesl dva relevantní proudy, jež výrazně přeměnily ekonomické podnebí. Jednalo se o automatizaci a globalizaci. Tyto dva pomalu expandující vlivy způsobily strukturální změny ve světě, což vytvořilo deflační prostředí, podpořilo nerovnoměrné rozdělení bohatství, vedlo k lepším korporátním výsledkům a také to mělo dalekosáhlé politické a sociální vlivy. Jakým způsobem a v jakém časovém horizontu AI začne proměňovat dnešní svět, je nyní extrémně nejisté.
Mnoho odvětví experimentuje s AI v široké škále činností, ale její hlubší adaptaci lze sledovat pouze v několika specifických lokalitách ekonomiky – jedná se především o zákaznickou podporu a softwarové inženýrství. Existují náznaky, že v důsledku toho se poptávka po pracovní síle v těchto oblastech zmírňuje. Trend automatizace bude pokračovat, podle studie od McKinsey & Company například v USA kvůli vysokým mzdovým nákladům AI v dalších dekádách sníží počet lidských interakcí až o 50 procent v rámci odvětví kontaktních služeb. V softwarovém inženýrství je další vývoj méně viditelný a bude silně záviset na schopnostech AI. V závislosti na tom bude AI buď pomocným nástrojem pro inženýry, nebo je zcela nahradí.
Ilustrace: Vojtěch Velický
Dopad umělé inteligence především skrze tato dvě odvětví na celkovou ekonomiku je ale v současné chvíli nepatrný. Důležitou otázkou do budoucna je: jakým způsobem se AI dokáže rozšířit i do ostatních odvětví ekonomiky? S AI se experimentuje napříč širokou škálou činností. Mnohé podniky hledají možnosti integrace velmi nové a rychle se rozvíjející generativní umělé inteligence (GAI). Ta mimo jiné umí vytvářet a složitě upravovat texty a grafické vstupy, jako jsou videa či obrázky. Podniky však teprve objevují možnosti těchto technologií, studují regulatorní prostředí a připravují své zaměstnance na jejich použití.
Většina studií poukazuje na největší vlnu adopce AI a s tím spojený růst produktivity v letech 2030 až 2050. Historicky měly technologie pro všeobecné použití, které mohou být široce zavedeny v celé ekonomice, jako jsou elektřina nebo počítače, měřitelný dopad na produktivitu přibližně jedno až tři desetiletí po vzniku inovace. K tomuto zpoždění mezi vynálezem a makroekonomickým dopadem dochází z několika důvodů. Většina komerčních využití univerzálních technologií vyžaduje doplňkové vynálezy, které se vyvíjejí v průběhu času. Společnosti musejí investovat do zavádění nových technologií a do přeškolování pracovníků. A co je nejdůležitější, hlavní přínosy technologií pro všeobecné použití obvykle neplynou z rychlejšího provádění již zavedených procesů, ale ze zcela nových přístupů. Identifikace a osvojení těchto přístupů vyžaduje čas.
Vědci se zatím neshodnou na tom, jak velký vliv AI na ekonomiku představuje. Rozsah, ve kterém různé výzkumné společnosti odhadují vliv AI na růst HDP, je natolik široký, že se z toho nedá nic relevantního usuzovat. Navíc mnohé studie ani neberou v potaz sekundární růst produktivity v důsledku efektivnějšího výzkumu a vývoje za pomocí nástrojů AI, který je ještě méně předvídatelný. Vzhledem k tomu, že se tato technologie stále vyvíjí, existuje ještě mnoho neznámých. Potenciální přínos pro růst a produktivitu závisí na tom, zda se dočkáme technologického průlomu. V krajním případě můžeme být svědky vývoje něčeho jako „obecná umělá inteligence“, technologie, která by mohla vykonávat všechny intelektuální úkoly, které dokáže člověk. Taková technologie by byla skutečně transformační.
Timur Barotov, analytik BH Securities
•
